水务企业面临的难题和解决之道

1.数据质量问题

在水务企业当中，不管是大企业、小企业，经营好坏与否，他们都会遇到同一个问题，那就是数据不完善或数据质量问题。数据不精准、不及时、缺失、跳点、毛刺等，这些数据都会制约系统的应用、数据分析以及辅助决策。

目前，我国大部分水务企业的技术水平正处于数据库建设完善和业务系统建设阶段。大部分企业也都具备了水厂/泵站/管网SCADA监控系统，但这些数据仅在中控室使用，有时会用于生产经营管理，主要是通过报表汇总统计生产运行情况。SCADA的数据非常庞大，如何利用，是一个值得考究的问题，当然，秒级存储，数据的质量也是值得考究的。

管网GIS系统，是一个数据勘测需求非常强的业务系统，随着城镇化的进程，管网的改造升级，这些数据都是需要及时更新的，否则数据质量堪忧。

水力模型系统，是一个对数据精准性要求很高的系统，关系到管网模型的爆管定位分析、关阀分析、压力分析等都会与每一个数据相关，有些数据不确定、不完善、不精确，都会影响模型的精度和可信度。

所以，没有一个完善、精确的基础数据，想要谈智慧水系统，那是一件多么荒谬的事情。

2.数据孤岛问题

不管是历史原因，还是其他什么缘由，目前，非常多的水务企业都会存在多系统、多供应商、多技术架构等问题，数据没有实现共享。

所以，天然的形成了智慧水务的信息“孤岛”，这直接影响了后续对数据的利用和分析价值，以及更高级的智慧应用——这是大部分水务企业的瓶颈。

比如，热线系统、GIS系统、调度系统、巡检系统、SCADA系统、水力模型系统，在一个热线工单关联闭环的各个环节，会涉及诸多的系统和部门，打通信息，共享数据，可以整合多方数据资源，为客服部门咨询提供便捷的、高效的服务支撑。如果没有数据的共享互通，可以想象其中，会有多少环节信息闭塞，会导致面对客户咨询是多么的被动和低效。打通数据，破解信息孤岛现象，其实，他不仅仅是一个技术问题，更重要的是一个企业管理问题，也是一个企业的管理思维出了问题——一味的低效，但无人问津，是不是觉得很奇怪！这类现象值得每一个水务管理者反思和警醒。

3.智慧水务认知问题

智慧水务是一个工具，辅助管理，用智慧的手段实现目标是水务的安全保障、预警、分析决策及优质供水、稳定达标排放。智慧水务的终极目标是通过智慧水务，推动企业的高质量发展，实现企业组织结构和管理方式、管理模式、各种资源等都需要向高效、智能、安全、无人等方向倾向变革，不能说上了设备，组织结构和制度体系、运维体系、应急体系等还是一尘不变，这叫什么？这叫技术在革新，但管理的思维和行动，跟不上技术的步伐，两者不同步，如何能产生效益？建立了庞大的智慧水务系统，从数字化方面要有相应的力量支撑，比如一把手牵头，授权信息中心执行，红头文件下发通知，每个业务部门主管都是智慧水务小组成员等等，让全员参与智慧水务建设，参与管理，参与治理，参与组建新流程，参与分享高科技带来的便捷方式。比如，企业上线一个移动巡检系统，有人觉得这是在被监控轨迹，不自由，“让”智能手机自然故障，其实，它是一个很便捷的工具。更大价值，是希望通过海量的故障信息，分析对管理的改进，对问题的整改方案支撑，发挥城市水务“大脑”的作用，起到预警、分析、决策的效果，实现动态管理和服务。

4.解决之道

智慧水务，“智慧”绝不是上一些感知硬件，和开发一些业务系统。但是，它确实是有软件系统和硬件系统（智能仪表、智能设备、传感器、RTU、网络等）组成。

如何破解解决之道，还要从几个方面入手：

第一，企业内部能力建设。水务企业的业务数据梳理、流程梳理、核心内容梳理、核心目标梳理、KPI梳理、需求梳理、团队分工及建设等，这些不仅仅是搞下面子工程，形式主义，口号喊喊，要落到实处行动。

第二，好的合作伙伴和产品能力选择。借力，整合多方资源，为水务企业的一个目标愿景服务。这里不用多说，好的产品和有实战经验的团队，可以助力智慧水务成功和高效落地。

第三，智慧水务顶层设计，分期建设，责任到人，“分田到户”，定人定岗，每个业主部门主管一把手，企业一把手，人人参与共建。不能把建设的担子认为都是信息部门的任务，要业务+IT两手抓，两手都要硬。技术要适度前瞻，能落地，业务需求要让各部门业务主管来抓，更加符合需求的本质。

第四，数据制和数据资产。在基础数据和需求，定立责任人后，开始着手对基础应用的考虑，其次，根据自身企业现状，分析通过几年达到最终的智慧化目标，以清单式明确出来，将目标、问题、需求，细化到每一个阶段，关联到每一个部门和每一个责任人——采取的制度叫“数据制”，今后来，企业需要的分析数据，完善性、可靠性等全部由责任人负责，数据资产的共享、管理及机制建立，就由此诞生。

第五，业务系统的统一规划和整合集成。很多的业务系统功能重复，那是因为缺乏规划和统一，各自为政，各自建设，“烟囱”林立，当然会给智慧协同带来诸多阻力。

第六，项目计划、投资资金、人力资源。有想法，有规划，有策略，还得有行动和资金来支撑理想和信念。比如，有口号对比国际一流，但资金难，所以，IT部更难。参照对标没错，应学其精髓，如何规划，如何选型，如何计划，如何落地，如何运维。

第七，专业的事交给专业企业和人。水务企业内部亦是如此，需求由业务部门负责抓，IT及集成由信息部抓。系统的开发和集成，系统多而杂，一家企业很难全盘兼顾到所有系统都是优等生。所以，术业有专攻，不能一包定全局，适当划分系统类别，让专业的人干专业的事。

水务企业关注的智慧水务亮点

盘点一下智慧水务有哪些亮点可以值得设计和建设的，在每一个项目建设过程中，或者在设计时，都会被问有什么亮点，为项目起到增彩的作用，当然，也要有实际的务实功效，真正能为企业带来一定的效益。

1.构建水务大数据平台

水务企业，存在较为丰富的结构化数据、非结构化数据，历史数据和实时数据，在线数据和非在线数据等，这些都是水务大数据平台构建的基础要素，这要是感知层所需要采集和处理的任务。构建水务大数据平台，除了感知层，还需要建设大数据标准规范、数据采集、数据处理、数据治理、主数据、数据建模、数据应用、数据服务、数据容灾、信息安全等全方位的考虑。

构建大数据平台的主要作用是为企业构建一个具备弹性计算能力的平台，为今后大数据存储、处理、分析、数据仓库、模型仿真等打下良好基础，并为应用系统构建可扩展的计算平台。

2.数据与时空融合的大数据可视化挖掘

数据与时空融合，多半是应用在管网GIS应用中，实现基于GIS的数据分析，如停水分析、关阀分析、爆管分析、漏损分析等，基于GIS+场景+问题的三种数据结合，展示可视化界面，实现历史、实时和场景相结合，让决策更便捷、精准、透明。

3.排水模型模拟、预测

按照“实时监测—动态评价—分析研判—智能调度”的技术主线实现智慧排水，整合集成排涝智慧调度模型（水力模型）的输出成果，为降雨影响分析与预测、积水点预测等，提供技术支持手段。

通过模型预测分析和预案模拟，结合城市管网现状、城市景观绿化，系统辅助促进城市排水管线的改造升级、优化新建泵站设施布局，为城市排水管网线路及改造策略方案提供支撑，为合理控制工程投资建设节约成本和资源。

4.泵站群智能调度

根据液位，智能调节泵站的开停，并依据泵站的流量智能控制泵组开停，保持最佳运行状态和最佳节能效率。对于泵群联动控制，充分考虑整个泵群的上下游水位及泵站水泵组运行情况，按照泵站运行情况、优先等级进行优化调度。精细化调度管理，要基于泵站的现状、工况、能耗等基本情况，达到经验调度与自动化智能调度的结合，减少人为经验调度的随意性和非科学性。在泵站安全稳定运行的前提下，实现泵组节能优化、极大发挥泵站、管网的调蓄及泵送能力。

5.DMA管网漏控

DMA很大程度的作用是在做一件事情，现状管网是否可以实现最大程度的漏损控制，在供售水量同周期内，确保产销差计算结果符合实际情况。在DMA的作用下，尽可能的提高检测漏损的效率。通过水平衡分析，发现表观漏损和暗漏损的位置，并提出预防和改造方案。对考核表及用户表之间的关系进行梳理，确保考核准确、可靠及评估结果有效。

6.一张图，个性化组合

供水一张图、管网一张图、排水一张图、各主题一张图等，构建一张综合展示图，从管理层、业务运营层、基层等不同维度，实现一张图观全态，态势分析、态势感知、全局把控，高管驾驶舱，通过各种曲线、饼图、报表、报警等实现个性化配置面板。

目前，市面上构建智慧水务应用，最多的就是实现类似这些功能应用，但是，这只是一个展现界面，真正实现智慧的，并不是一个可视化，还需要有业务场景+大数据分析的多维分析功能，以此，来丰富一张图的成效。

（文言思维）